摩爾定律放緩 靠啥提升AI晶片運算力?
作者 : 黃燁鋒,EE Times China
2021-07-26
對於電子科技革命的即將終結的說法,一般認為即是指摩爾定律的終結——摩爾定律一旦無法延續,也就意味著資訊技術的整棟大樓建造都將出現停滯,那麼第三次科技革命也就正式結束了。這種聲音似乎是從十多年前就有的,但這波革命始終也沒有結束。AI技術本質上仍然是第三次科技革命的延續……
人工智慧(AI)的技術發展,被很多人形容為第四次科技革命。前三次科技革命,分別是蒸汽、電氣、資訊技術(電子科技)革命。彷彿這“第四次”有很多種說辭,比如有人說第四次科技革命是生物技術革命,還有人說是量子技術革命。但既然AI也是第四次科技革命之一的候選技術,而且作為資訊技術的組成部分,卻又獨立於資訊技術,即表示它有獨到之處。
電子科技革命的即將終結,一般認為即是指摩爾定律的終結——摩爾定律一旦無法延續,也就意味著資訊技術的整棟大樓建造都將出現停滯,那麼第三次科技革命也就正式結束了。這種聲音似乎是從十多年前就有,但這波革命始終也沒有結束。
AI技術本質上仍然是第三次科技革命的延續,它的發展也依託於幾十年來半導體科技的進步。這些年出現了不少專門的AI晶片——而且市場參與者相眾多。當某一個類別的技術發展到出現一種專門的處理器為之服務的程度,那麼這個領域自然就不可小覷,就像當年GPU出現專門為圖形運算服務一樣。
所以AI晶片被形容為CPU、GPU之後的第三大類電腦處理器。AI專用處理器的出現,很大程度上也是因為摩爾定律的發展進入緩慢期:電晶體的尺寸縮減速度,已經無法滿足需求,所以就必須有某種專用架構(DSA)出現,以快速提升晶片效率,也才有了專門的AI晶片。
另一方面,摩爾定律的延緩也成為AI晶片發展的桎梏。在摩爾定律和登納德縮放比例定律(Dennard Scaling)發展的前期,電晶體製程進步為晶片帶來了相當大的助益,那是「happy scaling down」的時代——CPU、GPU都是這個時代受益,不過Dennard Scaling早在45nm時期就失效了。
AI晶片作為第三大類處理器,在這波發展中沒有趕上happy scaling down的好時機。與此同時,AI應用對運算力的需求越來越貪婪。今年WAIC晶片論壇圓桌討論環節,燧原科技創始人暨CEO趙立東說:「現在訓練的GPT-3模型有1750億參數,接近人腦神經元數量,我以為這是最大的模型了,要千張Nvidia的GPU卡才能做。談到AI運算力需求、模型大小的問題,說最大模型超過萬億參數,又是10倍。」
英特爾(Intel)研究院副總裁、中國研究院院長宋繼強說:「前兩年用GPU訓練一個大規模的深度學習模型,其碳排放量相當於5台美式車整個生命週期產生的碳排量。」這也說明了AI運算力需求的貪婪,以及提供運算力的AI晶片不夠高效。
不過作為產業的底層驅動力,半導體製造技術仍源源不斷地為AI發展提供推力。本文將討論WAIC晶片論壇上聽到,針對這個問題的一些前瞻性解決方案——有些已經實現,有些則可能有待時代驗證。
XPU、摩爾定律和異質整合
「電腦產業中的貝爾定律,是說能效每提高1,000倍,就會衍生出一種新的運算形態。」中科院院士劉明在論壇上說,「若每瓦功耗只能支撐1KOPS的運算,當時的這種運算形態是超算;到了智慧型手機時代,能效就提高到每瓦1TOPS;未來的智慧終端我們要達到每瓦1POPS。 這對IC提出了非常高的要求,如果依然沿著CMOS這條路去走,當然可以,但會比較艱辛。」
針對性能和效率提升,除了尺寸微縮,半導體產業比較常見的思路是電晶體結構、晶片結構、材料等方面的最佳化,以及處理架構的革新。
(1)AI晶片本身其實就是對處理器架構的革新,從運算架構的層面來看,針對不同的應用方向造不同架構的處理器是常規,更專用的處理器能促成效率和性能的成倍增長,而不需要依賴於電晶體尺寸的微縮。比如GPU、神經網路處理器(NPU,即AI處理器),乃至更專用的ASIC出現,都是這類思路。
CPU、GPU、NPU、FPGA等不同類型的晶片各司其職,Intel這兩年一直在推行所謂的「XPU」策略就是用不同類型的處理器去做不同的事情,「整合起來各取所需,用組合拳會好過用一種武器去解決所有問題。」宋繼強說。Intel的晶片產品就涵蓋了幾個大類,Core CPU、Xe GPU,以及透過收購獲得的AI晶片Habana等。
另外針對不同類型的晶片,可能還有更具體的最佳化方案。如當代CPU普遍加入AVX512指令,本質上是特別針對深度學習做加強。「專用」的不一定是處理器,也可以是處理器內的某些特定單元,甚至固定功能單元,就好像GPU中加入專用的光線追蹤單元一樣,這是當代處理器普遍都在做的一件事。
(2)從電晶體、晶片結構層面來看,電晶體的尺寸現在仍然在縮減過程中,只不過縮減幅度相比過去變小了——而且為緩解電晶體性能的下降,需要有各種不同的技術來輔助尺寸變小。比如說在22nm節點之後,電晶體變為FinFET結構,在3nm之後,電晶體即將演變為Gate All Around FET結構。最終會演化為互補FET (CFET),其本質都是電晶體本身充分利用Z軸,來實現微縮性能的提升。
劉明認為,「除了基礎元件的變革,IC現在的發展還是比較多元化,包括新材料的引進、元件結構革新,也包括微影技術。長期賴以微縮的基本手段,現在也在發生巨大的變化,特別是未來3D的異質整合。這些多元技術的協同發展,都為晶片整體性能提升帶來了很好的增益。」
他並指出,「從電晶體級、到晶圓級,再到晶片堆疊、引線接合(lead bonding),精準度從毫米向奈米演進,互連密度大大提升。」從晶圓/裸晶的層面來看,則是眾所周知的朝more than moore’s law這樣的路線發展,比如把兩片裸晶疊起來。現在很熱門的chiplet技術就是比較典型的並不依賴於傳統電晶體尺寸微縮,來彈性擴展性能的方案。
台積電和Intel這兩年都在大推將不同類型的裸晶,異質整合的技術。2.5D封裝方案典型如台積電的CoWoS,Intel的EMIB,而在3D堆疊上,Intel的Core LakeField晶片就是用3D Foveros方案,將不同的裸晶疊在一起,甚至可以實現兩片運算裸晶的堆疊、互連。
之前的文章也提到過AMD剛發佈的3D V-Cache,將CPU的L3 cache裸晶疊在運算裸晶上方,將處理器的L3 cache大小增大至192MB,對儲存敏感延遲應用的性能提升。相比Intel,台積電這項技術的獨特之處在於裸晶間是以混合接合(hybrid bonding)的方式互連,而不是micro-bump,做到更小的打線間距,以及晶片之間數十倍通訊性能和效率提升。
這些方案也不直接依賴傳統的電晶體微縮方案。這裡實際上還有一個方面,即新材料的導入專家們沒有在論壇上多說,本文也略過不談。
1,000倍的性能提升
劉明談到,當電晶體微縮的空間沒有那麼大的時候,產業界傾向於採用新的策略來評價技術——「PPACt」——即Powe r(功耗)、Performance (性能)、Cost/Area-Time (成本/面積-時間)。t指的具體是time-to-market,理論上應該也屬於成本的一部分。
電晶體微縮方案失效以後,「多元化的技術變革,依然會讓IC性能得到進一步的提升。」劉明說,「根據預測,這些技術即使不再做尺寸微縮,也會讓IC的晶片性能做到500~1,000倍的提升,到2035年實現Zetta Flops的系統性能水準。且超算的發展還可以一如既往地前進;單裸晶儲存容量變得越來越大,IC依然會為產業發展提供基礎。」
500~1,000倍的預測來自DARPA,感覺有些過於樂觀。因為其中的不少技術存在比較大的邊際遞減效應,而且有更實際的工程問題待解決,比如運算裸晶疊層的散熱問題——即便業界對於這類工程問題的探討也始終在持續。
不過1,000倍的性能提升,的確說明摩爾定律的終結並不能代表第三次科技革命的終結,而且還有相當大的發展空間。尤其本文談的主要是AI晶片,而不是更具通用性的CPU。
矽光、記憶體內運算和神經型態運算
在非傳統發展路線上(以上內容都屬於半導體製造的常規思路),WAIC晶片論壇上宋繼強和劉明都提到了一些頗具代表性的技術方向(雖然這可能與他們自己的業務方向或研究方向有很大的關係)。這些技術可能尚未大規模推廣,或者仍在商業化的極早期。
(1)近記憶體運算和記憶體內運算:處理器性能和效率如今面臨的瓶頸,很大程度並不在單純的運算階段,而在資料傳輸和儲存方面——這也是共識。所以提升資料的傳輸和存取效率,可能是提升整體系統性能時,一個非常靠譜的思路。
這兩年市場上的處理器產品用「近記憶體運算」(near-memory computing)思路的,應該不在少數。所謂的近記憶體運算,就是讓儲存(如cache、memory)單元更靠近運算單元。CPU的多層cache結構(L1、L2、L3),以及電腦處理器cache、記憶體、硬碟這種多層儲存結構是常規。而「近記憶體運算」主要在於究竟有多「近」,cache記憶體有利於隱藏當代電腦架構中延遲和頻寬的局限性。
這兩年在近記憶體運算方面比較有代表性的,一是AMD——比如前文提到3D V-cache增大處理器的cache容量,還有其GPU不僅在裸晶內導入了Infinity Cache這種類似L3 cache的結構,也更早應用了HBM2記憶體方案。這些實踐都表明,儲存方面的革新的確能帶來性能的提升。
另外一個例子則是Graphcore的IPU處理器:IPU的特點之一是在裸晶內堆了相當多的cache資源,cache容量遠大於一般的GPU和AI晶片——也就避免了頻繁的訪問外部儲存資源的操作,極大提升頻寬、降低延遲和功耗。
近記憶體運算的本質仍然是馮紐曼架構(Von Neumann architecture)的延續。「在做處理的過程中,多層級的儲存結構,資料的搬運不僅僅在處理和儲存之間,還在不同的儲存層級之間。這樣頻繁的資料搬運帶來了頻寬延遲、功耗的問題。也就有了我們經常說的運算體系內的儲存牆的問題。」劉明說。
構建非馮(non-von Neumann)架構,把傳統的、以運算為中心的馮氏架構,變換一種新的運算範式。把部分運算力下推到儲存。這便是記憶體內運算(in-memory computing)的概念。
記憶體內運算的就現在看來還是比較新,也有稱其為「存算一體」。通常理解為在記憶體中嵌入演算法,儲存單元本身就有運算能力,理論上消除資料存取的延遲和功耗。記憶體內運算這個概念似乎這在資料爆炸時代格外醒目,畢竟可極大減少海量資料的移動操作。
其實記憶體內運算的概念都還沒有非常明確的定義。現階段它可能的內涵至少涉及到在儲記憶體內部,部分執行資料處理工作;主要應用於神經網路(因為非常契合神經網路的工作方式),以及這類晶片具體的工作方法上,可能更傾向於神經型態運算(neuromorphic computing)。
對於AI晶片而言,記憶體內運算的確是很好的思路。一般的GPU和AI晶片執行AI負載時,有比較頻繁的資料存取操作,這對性能和功耗都有影響。不過記憶體內運算的具體實施方案,在市場上也是五花八門,早期比較具有代表性的Mythic導入了一種矩陣乘的儲存架構,用40nm嵌入式NOR,在儲記憶體內部執行運算,不過替換掉了數位週邊電路,改用類比的方式。在陣列內部進行模擬運算。這家公司之前得到過美國國防部的資金支援。
劉明列舉了近記憶體運算和記憶體內運算兩種方案的例子。其中,近記憶體運算的這個方案應該和AMD的3D V-cache比較類似,把儲存裸晶和運算裸晶疊起來。
劉明指出,「這是我們最近的一個工作,採用hybrid bonding的技術,與矽通孔(TSV)做比較,hybrid bonding功耗是0.8pJ/bit,而TSV是4pJ/bit。延遲方面,hybrid bonding只有0.5ns,而TSV方案是3ns。」台積電在3D堆疊方面的領先優勢其實也體現在hybrid bonding混合鍵合上,前文也提到了它具備更高的互連密度和效率。
另外這套方案還將DRAM刷新頻率提高了一倍,從64ms提高至128ms,以降低功耗。「應對刷新率變慢出現拖尾bit,我們引入RRAM TCAM索引這些tail bits」劉明說。
記憶體內運算方面,「傳統運算是用布林邏輯,一個4位元的乘法需要用到幾百個電晶體,這個過程中需要進行資料來回的移動。記憶體內運算是利用單一元件的歐姆定律來完成一次乘法,然後利用基爾霍夫定律完成列的累加。」劉明表示,「這對於今天深度學習的矩陣乘非常有利。它是原位的運算和儲存,沒有資料搬運。」這是記憶體內運算的常規思路。
「無論是基於SRAM,還是基於新型記憶體,相比近記憶體運算都有明顯優勢,」劉明認為。下圖是記憶體內運算和近記憶體運算,精準度、能效等方面的對比,記憶體內運算架構對於低精準度運算有價值。
下圖則總結了業內主要的一些記憶體內運算研究,在精確度和能效方面的對應關係。劉明表示,「需要高精確度、高運算力的情況下,近記憶體運算目前還是有優勢。不過記憶體內運算是更新的技術,這幾年的進步也非常快。」
去年阿里達摩院發佈2020年十大科技趨勢中,有一個就是存算一體突破AI算力瓶頸。不過記憶體內運算面臨的商用挑戰也一點都不小。記憶體內運算的通常思路都是類比電路的運算方式,這對記憶體、運算單元設計都需要做工程上的考量。與此同時這樣的晶片究竟由誰來造也是個問題:是記憶體廠商,還是數文書處理器廠商?(三星推過記憶體內運算晶片,三星、Intel垂直整合型企業似乎很適合做記憶體內運算…)
(2)神經型態運算:神經型態運算和記憶體內運算一樣,也是新興技術的熱門話題,這項技術有時也叫作compute in memory,可以認為它是記憶體內運算的某種發展方向。神經型態和一般神經網路AI晶片的差異是,這種結構更偏「類人腦」。
進行神經型態研究的企業現在也逐漸變得多起來,劉明也提到了AI晶片「最終的理想是在結構層次模仿腦,元件層次逼近腦,功能層次超越人腦」的「類腦運算」。Intel是比較早關注神經型態運算研究的企業之一。
傳說中的Intel Loihi就是比較典型存算一體的架構,「這片裸晶裡面包含128個小核心,每個核心用於模擬1,024個神經元的運算結構。」宋繼強說,「這樣一塊晶片大概可以類比13萬個神經元。我們做到的是把768個晶片再連起來,構成接近1億神經元的系統,讓學術界的夥伴去試用。」
「它和深度學習加速器相比,沒有任何浮點運算——就像人腦裡面沒有乘加器。所以其學習和訓練方法是採用一種名為spike neutral network的路線,功耗很低,也可以訓練出做視覺辨識、語言辨識和其他種類的模型。」宋繼強認為,不採用同步時脈,「刺激的時候就是一個非同步電動勢,只有工作部分耗電,功耗是現在深度學習加速晶片的千分之一。」
「而且未來我們可以對不同區域做劃分,比如這兒是視覺區、那兒是語言區、那兒是觸覺區,同時進行多模態訓練,互相之間產生關聯。這是現在的深度學習模型無法比擬的。」宋繼強說。這種神經型態運算晶片,似乎也是Intel在XPU方向上探索不同架構運算的方向之一。
(2)微型化矽光:這個技術方向可能在層級上更偏高了一些,不再晶片架構層級,不過仍然值得一提。去年Intel在Labs Day上特別談到了自己在矽光(Silicon Photonics)的一些技術進展。其實矽光技術在連接資料中心的交換機方面,已有應用了,發出資料時,連接埠處會有個收發器把電訊號轉為光訊號,透過光纖來傳輸資料,另一端光訊號再轉為電訊號。不過傳統的光收發器成本都比較高,內部元件數量大,尺寸也就比較大。
Intel在整合化的矽光(IIIV族monolithic的光學整合化方案)方面應該是商業化走在比較前列的,就是把光和電子相關的組成部分高度整合到晶片上,用IC製造技術。未來的光通訊不只是資料中心機架到機架之間,也可以下沉到板級——就跟現在傳統的電I/O一樣。電互連的主要問題是功耗太大,也就是所謂的I/O功耗牆,這是這類微型化矽光元件存在的重要價值。
這其中存在的技術挑戰還是比較多,如做資料的光訊號調變的調變器調變器,據說Intel的技術使其實現了1,000倍的縮小;還有在接收端需要有個探測器(detector)轉換光訊號,用所謂的全矽微環(micro-ring)結構,實現矽對光的檢測能力;波分複用技術實現頻寬倍增,以及把矽光和CMOS晶片做整合等。
Intel認為,把矽光模組與運算資源整合,就能打破必須帶更多I/O接腳做更大尺寸處理器的這種趨勢。矽光能夠實現的是更低的功耗、更大的頻寬、更小的接腳數量和尺寸。在跨處理器、跨伺服器節點之間的資料互動上,這類技術還是頗具前景,Intel此前說目標是實現每根光纖1Tbps的速率,並且能效在1pJ/bit,最遠距離1km,這在非本地傳輸上是很理想的數字。
還有軟體…
除了AI晶片本身,從整個生態的角度,包括AI感知到運算的整個鏈條上的其他組成部分,都有促成性能和效率提升的餘地。比如這兩年Nvidia從軟體層面,針對AI運算的中間層、庫做了大量最佳化。相同的底層硬體,透過軟體最佳化就能實現幾倍的性能提升。
宋繼強說,「我們發現軟體最佳化與否,在同一個硬體上可以達到百倍的性能差距。」這其中的餘量還是比較大。
在AI開發生態上,雖然Nvidia是最具發言權的;但從戰略角度來看,像Intel這種研發CPU、GPU、FPGA、ASIC,甚至還有神經型態運算處理器的企業而言,不同處理器統一開發生態可能更具前瞻性。Intel有個稱oneAPI的軟體平台,用一套API實現不同硬體性能埠的對接。這類策略對廠商的軟體框架構建能力是非常大的考驗——也極大程度關乎底層晶片的執行效率。
在摩爾定律放緩、電晶體尺寸微縮變慢甚至不縮小的前提下,處理器架構革新、異質整合與2.5D/3D封裝技術依然可以達成1,000倍的性能提升;而一些新的技術方向,包括近記憶體運算、記憶體內運算和微型矽光,能夠在資料訪存、傳輸方面產生新的價值;神經型態運算這種類腦運算方式,是實現AI運算的目標;軟體層面的最佳化,也能夠帶動AI性能的成倍增長。所以即便摩爾定律嚴重放緩,AI晶片的性能、效率提升在上面提到的這麼多方案加持下,終將在未來很長一段時間內持續飛越。這第三(四)次科技革命恐怕還很難停歇。
資料來源:https://www.eettaiwan.com/20210726nt61-ai-computing/?fbclid=IwAR3BaorLm9rL2s1ff6cNkL6Z7dK8Q96XulQPzuMQ_Yky9H_EmLsBpjBOsWg
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#親子酒店 #staycation #懶人包
有暴龍哥的這幾年陸續住了不少香港親子為主的酒店,整理了懶人包跟大家分享吧😉 以下真實評比,個人意見,也歡迎大家分享你覺得不錯的酒店喔 🙌🏻
⚠️文長慎入
✅迪士尼樂園酒店:
去年六月初去入住,那次感覺麻麻,樂園仍關閉,又剛好遇到下雨天,戶外花園也不能去玩,當時酒店也沒有什麼特別的活動給住客(現在似乎多了很多🤔),人也很多,只有安排到去泳池游泳(需要提前登記預約)所以當時覺得挺無聊的🤣🙈 不過房間是ok的啦,記得當時是$1400左右包早餐,在華特餐廳用餐。
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✅港島海逸君綽酒店
去年9月暴龍哥的慶生之旅,超滿意它的房間(房型是 #尊貴露台海景客房)因為房間附有露台之餘,還有私人按摩池,對小朋友來說就像私人泳池一樣,我們幾乎入住的兩天都在客房裡玩水就已經好開心,入住此房還包了入lounge,不過lounge食物我就覺得很普通,反而第二天在Le 188的早餐還不錯~
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✅愉景灣酒店
跨年時去的酒店,其實一早預定好付了錢,結果遇上第四波疫情,泳池等酒店設施都沒有開放,愉景灣最好玩的沙灘遊樂場也沒開😭 所以純粹只是去吃飯&睡覺而已🙈 房內享用晚餐,我覺得食物一般,份量不多,不過愉景灣酒店最大賣點仍是它的無敵海景,海景房景觀真的很讚,浴室的步入式浴缸也很正,小朋友玩水一流👍🏻 只可惜大部分設施都不開放,不然應該是個不錯的體驗(因為體驗的完整性不足,所以我之前就沒有出post跟大家分享了🤪)
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✅萬麗海景酒店
隱藏版的親子酒店,這個市區酒店的平台有大大的放電遊樂場,疫情之下康文署公園都沒有開,酒店能有個放電公園的確不錯,最近又多了電動車可以玩,房間不大,不過都是乾淨大方(畢竟也是五星級啦)但是讓我很火大的是....萬麗海景酒店越做越便宜😂 當時我是買半價券去的,加上吃飯什麼也用了$2000幾,結果現在見到有$1000幾的零房價package更便宜,還多了電動車可以玩,看了又生氣又好想再去🤪 早知當初不搶什麼半價券🤣
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✅帝景酒店
應該是性價比最高、最便宜的親子主題房,酒店本身走平價路線,房價向來也便宜(普通房$3-400已有交易),我們入住的兒童主題客房-鏟泥車主題房,當時官網訂也只是$650包早餐,早餐就好一般啦,但這個價格我也不要求太多了🙈 我們去的時候遊戲室是關閉的,可以去附近沙灘走走~
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✅馬可孛羅酒店
口碑不錯的馬可孛羅酒店,雖然不是新酒店,但有老酒店的風韻,保養不錯,海景房可以飽覽維港景,當時我們是體驗親子住宿計劃,現在似乎已經沒有了,不過酒店推出了很多優惠套票,主要是包食的(包了好幾餐的那種養肥肉計劃😂)最近有朋友入住過都跟我說不錯,適合想去吃吃喝喝staycation的人😎
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✅百樂酒店
最近剛剛去過的staycation,酒店以 #自助餐性價比高 聞名🙈 我猜畢竟酒店沒有娛樂設施,所以推的住宿套餐都是連著吃的。酒店房間應該是去年才剛剛裝修過,很新淨,我們住的是家庭樂住宿計劃,會有一個cooking class給小朋友,包了小朋友的廚師服(很可愛),套票還包了自助午餐,房內早餐,平日的話大概$1000初頭,也算是性價比不錯啦~
(之後會再詳細分享住後感)
✅Alva Hotel 帝逸酒店
新開不久的帝逸酒店,意外地走平價路線,幾百蚊已經能住上一晚,酒店頂樓的日本料理好正(我們吃過兩次),不過可能對某些人來說交通不是太方便。酒店樓下開了一田便利店,或是可以選擇步行到第一城或是石門,都有不少餐廳選擇。酒店的泳池位於頂樓,很漂亮,如果有開放一定要去打卡,5樓平台還有個花園,整體來說是小資族的性價比之選。
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✅Cordis hotel 香港康得思酒店
去年11月入住的旺角Cordis酒店,是酒店與Lush 合作推出的泡泡浴package, 我們入住的房型是高級套房連廚房,所以包了入lounge,lounge食物我覺得很不錯! 價格連稅後$2200左右,我覺得比選擇普通房型划算,兒童用品非常齊全,泳池也很漂亮👍🏻 Cordis也推出不少划算的package(零房價感覺超抵)我覺得以性價比來說,它算是不錯的~
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✅富豪機場酒店
去年聽說富豪機場酒店推出的小機師住宿計劃很抵玩,所以就帶著暴龍哥去體驗,有機師小遊戲、蛋糕工作坊、雞尾酒工作坊、彈彈床、電影放映室、swtich遊戲室,活動真心是非常豐富的👍🏻 工作人員亦好熱心,泳池更有兒童戲水池,玩得超盡興。不過小缺點是....我們當時晚餐包的是套餐,我覺得不夠飽😂 目前見到酒店似乎變成檢疫酒店,也暫停了小機師住宿計劃,可惜😖
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✅數碼港艾美酒店
遠離市區的一家渡假酒店,海景房可以望到無邊際海景👍🏻(所以既然來了,一定選海景房)雖然本身酒店沒有兒童遊樂設施,但是緊鄰數碼港的大草地,適合小孩跑跳放電,酒店泳池也很有渡假感。而話說....雖說隔壁就是數碼港商場,但是這個商場實在沒什麼東西逛,餐廳也少,所以真的要預是來隱世渡假的🙈
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✅香港喜來登酒店
我私心很喜歡的一家市區酒店(因為喜歡他們的餐廳),當時他們推出親子住宿計劃,可惜本身酒店沒有親子玩樂設施,好在隔壁緊鄰k11 musea,所以套票包了k11musea裡的親子玩樂項目,補足本身酒店親子設施的不足~當然酒店本身也是老牌酒店,有點歷史痕跡,但保養ok,反而覺得經典~
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📌以下是 #疫情前 去過的酒店,我也整理了心得給大家參考一下,相隔比較久,實際入住情況還是要以現時為準喔😉
✅海洋公園萬豪酒店:泳池的兒童戲水池超正(相信很多人都是衝著這個去的)還有間小小的遊戲室,我們2019年剛開幕不久去住的,並沒有發生什麼大排長龍的盛況(之前好像被罵的挺慘的😖)所以我個人印象其實是挺不錯的,甚至比上次去住迪士尼樂園酒店好,小暴龍玩得超開心,畢竟最便宜$6-700平日一晚已有交易,萬豪這種等級,而且酒店還是新的,我覺得性價比不俗啦~
(🙈但這個當時沒有寫文分享,抱歉)
✅銀礦灣渡假酒店:與其說是酒店,更像是B&B的感覺,因為規模不大,但是勝在就在沙灘旁,坐擁梅窩的無敵海景,有間小小的兒童遊戲室,當時去是冬天,據說夏天泳池開放,酒店亦會有不同的水上活動供住客選擇。價格平價,所以我也不會拿高級酒店的標準來評價他,算是對得起價格。
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✅黃金海岸酒店:我們總共住過黃金海岸兩次,印象都不錯,因為環境佳(海邊酒店取勝之處),室內外亦都有兒童樂園可以玩,尤其室內的鯊魚島遊戲室暴龍哥超愛! 還有小火車可以搭,算是香港很經典的一家親子渡假酒店,價格也不貴,不過目前好像因為疫情遊戲室沒有開,所以疫情之後我們也沒有再造訪(哈哈哈 畢竟就是想去玩遊戲室啊)
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✅荃灣帝盛酒店:2019年新裝修了遊戲室及兒童主題房,遊戲室好玩👍🏻有不同主題遊樂區-像是波波池、迷你超市、診所、消防局,我覺得挺好玩的,亦有泳池,本來都想再去,但發現之後變成檢疫酒店,就先不考慮了(可惜😖)可能之後再去吧~
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✅屯門悅品酒店
房間偏小,附有遊戲室,遊戲室有電動車可以玩,房價很便宜,但是遊戲室實在太多人了,但是看在價格的份上也不想怪他了😂
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✅ 迪士尼探索家酒店
迪士尼的酒店之中最新的一間,走的是叢林風的風格,房間備品很齊全,而且都是迪士尼主題超可愛,有遊戲室,因為三間酒店的賓客都可以互用設施,也可以帶小孩去好萊塢酒店的戶外遊樂場~
(🙈但這個當時沒有寫文分享,抱歉)
⚠️目前政府指定檢疫酒店名單也給大家參考:https://bit.ly/3q8foue 有幾間我們之前去住過的酒店已經變為檢疫酒店,如果介意的話,一定要留意!
先總結一下,真心說,我會想再encore的酒店:港島海逸君綽酒店、萬麗海景酒店、海洋公園萬豪酒店、愉景灣酒店、Cordis hotel。
報告完畢😉 快跟我分享你住過的酒店吧‼️
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星之卡比探索發現評價 在 小梅根Megan Focus Facebook 的精選貼文
梅根小日藏x 韓國April x 韓國Peachand
指甲彩繪是我很推薦給3歲孩子做的事情
(小梅根的3歲生日禮物我就是送指甲油🖤)
指甲彩繪不只讓手指肌肉有更細緻的訓練
連帶著專注力的提升、耐心的練習
更重要的是提升孩子色彩搭配的敏銳
是一個讓美感教育融入生活的上等好選擇!
教育部近年來一直提倡美感教育將美學、設計與藝術的議題帶進各級教育階段,以及經由幼兒藝術教育啟蒙等。
所以,從生活中發現美、認識美、了解美、搭配美;真的很值得陪孩子去探索、去發現然後學會欣賞美!
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好像好久沒團玩具類了,立刻來一個我超喜歡的給你們
這次商品我都推到爆炸!
❶Peach and 兒童安全可水洗指甲油
這次的指甲油顏色、成份都很讓人瘋狂
總共8色都是公主指定款!!!
包含貝兒、長髮公主、小美人魚、Elsa、灰姑娘、蘇菲亞、小紅帽、泡泡糖公主!
重點是顏色好美!有亮粉在裡面,擦上去一閃一閃的超級好看!飽和度超高,只要塗一層顏色就很很夠!
》韓國製安全無毒,不刺鼻,孕婦、兒童都可安心使用
》水性配方,只需使用肥皂+水輕輕搓揉即可卸除
》每瓶指甲油都附有同色係的可調戒指,要你公主到底
》搭配可愛指甲貼,讓孩子創造自己的獨特
❷ Peach and 兒童防曬氣墊霜SPF 50+/PA+++
我也買過其他兒童防曬氣墊給小梅根,她好開心
但這次是尖叫!!!因為Peach and 太懂公主心,外盒也太用心了吧!設計的超級公主!還榮獲韓國 GOOD DESIGN 好設計獎!
一起守護小公主們嬌嫩的皮膚、抵禦強烈的紫外線,隨時隨地補起來!按壓設計不用擔心浪費,告訴孩子,壓一下就夠囉!三歲孩子都懂,沒問題的!
氣墊粉餅,孩子都很願意擦!願意擦才能達到防曬目的,也才能避免孩子皮膚被紫外線攻擊啊!(畫重點)
》物理防曬,含有對肌膚溫和100%礦物質防曬成份
》5種安心的植物萃取成份 : 茉莉花萃取、水蜜桃萃取、洋甘菊花、辣木籽油、甜橙油
》韓國媽咪5顆星推薦評價! 回購率王!
》防曬係數 : SPF 50+/PA+++
卸妝方式 :
請使用「清水」搭配「兒童清潔用品」即可完成清潔
(無需用到卸妝品)
❸ APRIL 兒童安全時尚指甲貼
我在賣場隨手買過指甲貼給小梅根
只是那時候在練習黏小貼紙的過程中不斷受挫,卻不是她對不準貼不好,而是指甲貼到黏著度不足!這樣反而為學習帶來反效果!
所以說,不要小看簡簡單單指甲貼,買對很重要!
APRIL非常可以!黏著度、厚度通過!
不想慢慢塗指甲,想讓指甲快速變美
那就選擇指甲貼!對!它是外出鎮定孩兒的強大小幫手!
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》通過美國CPSIA
》水性黏著劑、安心保證
》舒適服貼、持久力優秀不易滑落
❹ APRIL兒童安全紋身手環
萬聖節我一樣在一般賣場買了紋身貼紙給小梅根玩
在買之前,小梅根玩過買東西送的贈品寶寶紋身貼紙
要不是有對比,我不會發現原來紋身貼紙真的有分好壞!
賣場買的,沾濕後等好久拿起來依舊失敗,整個一大半黏在紙上,所以完成品都會糊掉;順利完成的,乾了之後,整片紋身貼紙都是黏黏的,像膠一樣黏黏的,摸到就不舒服!
APRIL的紋身貼紙,完成度99.9
等個十秒就能撕下來,幾乎都是成功的,服貼度一百!
款式多又美,還會閃閃發亮,就像真的帶著手鍊一樣!
卸掉很簡單,用溫水泡一下輕輕就搓下來了!
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孩子的聖誕派對造型,就很適合貼上這樣的紋身貼紙啊!
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星之卡比探索發現評價 在 超粒方 Youtube 的最佳貼文
歡迎再度來到諾蘭全解析系列! 這次要來談的是《星際效應》。這部諾蘭評價最兩極的作品,到底是它的大師級之作,還是只是在炫技呢? 快來看看《星際效應》的真正意義吧!
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剪輯: Bruce Lu
監製/編輯: 黃豪瑞 (Jasper)
歡迎來到超粒方,一個主要探討影視作品的頻道,在這裡,你可以看到各種電影和影集的觀點解析,從熱門大片道經典老片到必看的冷門電影! 有時也會探究時事。還有迷因,非常,非常多的謎因
這部電影對於眾多諾蘭的觀眾來說,可說是代表著一個重要的轉折點,
在這之前,幾乎所有人都認為諾蘭的堅持以及他融合無可比擬的娛樂和深層議題的能力,
足以讓他成為電影業的救星。
但是《星際效應》這部電影,卻讓某些人開始對這個想法抱持懷疑。
如今,在《星際效應》之後,
你要不是認為他只會拿看似龐大的概念以及曲折離奇的劇情炫技,
加入Bravo Nolan的黑粉行列,
要不然就是更深沉地陷入它所營造的世界之中,成為忠實諾蘭腦粉。
究竟,這部電影到底是個前所未見的史詩級作品,闡述某種宇宙性的道理,
又能描述一個令人發自內心潸然淚下的父女故事,
又或者,這部電影,只是一部用力、刻意地擠出觀眾眼淚,充斥著炫技操弄之作?
就連另一名我很欣賞的導演,
因《水底情深》而得到奧斯卡的吉勒摩戴托羅都說諾蘭是個「情感數學家」。
我相信他這樣說是沒有貶意的,
但是用數學如此「公式化」的冰冷手法去營造「情感」如此不理性的概念,不是有些矛盾嗎?
確實,諾蘭電影之中的情緒往往都彷彿是經由精密計算,
已經都抓準什麼時候能夠產生最大效益,配合漢斯季默令人無從抵抗的配樂
一次次重擊觀眾的各種感官,雖然非常有效,卻也顯得不夠人性化。
又或者是他闡述的一些主旨,讓人感覺像是在講大道理。
像是這部的罪魁禍首,當然就是安海瑟薇的這句話:
"Love is the one thing capable of transcending time and space etc etc”
對...這句確實許多令人詬病之處
我先不暴雷我到底是屬於剛剛所提的兩種諾蘭極端派別的哪一邊,
但是這一整段獨白,用在這裡不僅有些突兀,甚至可說是無厘頭
尤其在這段出現之前,這部都非常細心的建立在紮實的科學根據來建構劇情,
怎麼突然跳到這種虛無縹緲的概念?
更何況,「愛情是一切的解答」,無論在音樂、文學、電影之中,都早已是陳腔濫調了。
那麼,總是求新求變的諾蘭,
究竟為什麼會拿一個如此老套肉麻的概念來做為這部星際電影的中心主旨?
在諾蘭的電影之中,主角們在絕大多數時候都被困在某種無形的「監獄」之中,
而這些監獄,多半是他們自己施加。
一個保險業務員在老婆死後給自己灑下的各種虛假線索,讓自己維持些許的人生目標,
一名魔術師,為了自己對於藝術的追求,而不惜犧牲自己的身分以及人性,
相信我不用繼續舉例了,你大概知道意思。
而他們,就像諾蘭本人,都執著於「做好自己的工作」,
這些Good Job,往往卻也都帶著無法彌補的個人犧牲。
而這種為完成任務而犧牲自己的最佳例子,莫過於《星際效應》的庫柏。
困住他的監獄,並不完全是來自於他自身,而是全人類的共同體驗,
這個監獄,也就是「時間」。
他不僅被時間所困住,還被如玩物一般折磨、操弄,
轉瞬之間,他對於女兒的承諾就這麼破滅,莫菲的年紀,已經來到當年離開時的庫柏。
他曾經的家,已然成為了陌生的領土,而當年哭喊著要他留下的小女兒,
已經成為了漠然,甚至失望的成年人。
庫柏看著已然是陌生人的兒女,不禁啜泣,卻也無力挽回。
但是,既然我們都被時間所掌控,無能為力地被拖著走,那這一切究竟有什麼意義?
此時,因為過了23年,太空艘原料消耗不少,現在他們一行人必須面臨一個難題,
要選擇安海瑟威飾演的艾蜜莉亞前愛人愛德蒙斯,
還是「人類的模範」,整個計畫的核心人物曼恩博士?
這也讓我們再次回到她那句被許多人認為是謬論的說法,
也就是愛,愛是穿越時間與空間,維繫一切的最大力量。
想當然耳,這時後的庫柏,直接否定她所提出的理論,
只有能被客觀驗證、觀察與證明的科學,才是最終能夠拯救我們的答案。
一行人因此前往曼恩博士的星球。
不過...回到地球上,臨死前的布蘭教授揭露了A計畫只是個漫天大謊,
沒有黑洞之中的新資料,他其實無法真正解決重力的問題。
不僅如此,我們也發現了曼恩博士也在撒謊,他的星球根本不宜人居。
如果你看這個系列看到現在,你也會注意到在諾蘭過去的作品裡,
「謊言」以及「欺騙」也是其中的一大主題。
角色們時常告訴自己各種謊言來維持住自身的假想道德觀以及些微的理智,
他們的這些謊言是為了「保護他人的安全」、「犧牲小我完成大我」。
而《星際效應》直接顯現了,一切謊言都只是一時的,
在時間這無窮的監獄之中,這些謊言的表皮終究會逐漸脫落,顯露其空洞的真面目。
不過,謊言的本質也不總是惡毒的,布蘭博士對於所有人撒下的謊,
也促使世界各國再次團結一心,即使終究會滅亡,無庸置疑也是帶來短暫和平的關鍵。
諷刺的是,在人類的自私本質之下,
有時只能透過謊言來讓我們停止盯著眼前可見的膚淺目標。
就如電影中布蘭博士所說:
“I’m not afraid of death, I’m afraid of...time”
「時間」並不是克蘇魯般的宇宙恐懼,盯一眼就會讓人失去神智,
但是它在無形之中,在無意識之下,卻無時無刻不悄悄剝奪你的一小部分。
那麼,受困於這監獄之中,給予我們意義的,究竟是什麼?
你又猜對了,就是愛。
《星際效應》說明,愛正是在這廣袤無垠的囚牢之中,
牽引我們,引導我們的強大力量。
沒有時間,也不會有愛,這兩者就有如量子糾纏
(Will Smith: “Entanglement?”)
如果我們是那全知的五次元生物,同時能夠看到、存在於所有時間,
一切情感以及掙扎都會顯得毫無意義、微不足道。
就如天能解析影片提過,經典後現代小說《第五號屠宰場》之中能夠看到所有時間軸的外星人,
在被問到為什麼不阻止他們已經看到會發生的宇宙毀滅時,
只淡淡地回答:「事情就是這樣。」
反之亦然,如果沒有對於某樣人、事、物無法抹滅的熱愛,
時間的流逝就會失去意義,虛擲光陰也似乎是天經地義。
因此,時間雖然困住了我們,但是人不應該就這樣畫地自限,
正因為所有人都知道我們正一步步地步向死亡,才讓這一切產生意義。
但是,時至今日,在人們的壽命愈來愈長之時,我們對於時間的認知反而愈來愈低,
不斷地讓每分每秒充斥無意義的雜訊,
讓自己愈來愈忙碌,實際上在乎的,卻愈來愈少。
雖然說現實世界之中的NASA還在運作,但是庫柏說得對,我們只會盯著腳下的塵土。
他說「我們是先鋒、探險家、不是看護者」
但是對我來說,這句話也不完全是對的。
正是因為我們是「看護者」,有著在乎的心態,有著愛的連結,
才能夠驅使自己成為披荊斬棘的探險家。
《星際效應》所訴說的,其實在第一場戲就講明白了:
“Science is about admitting what we don’t know”
而世間觸手可及,但肉眼卻完全不可見的最大奧義,就是人與人之間的情感。
科學並不能解決所有的問題,科技終究是來自於人性,我們真正需要的,是情感,
唯有可見的科學以及不可見的人類體驗完全合而為一時,人類才能夠有真正的發現。
而回到動物最原始的情緒本能,不就是生存本能嗎?
活下去的原始動力就是人們創造力的最大來源,
面對死亡的恐懼,面對無法掌控時間的恐懼,正是人之所以為人的最大原因。
庫柏對於家人的牽掛原本是個累贅,
但他對於女兒的愛,對於女兒的承諾,對於時間將他與這個承諾拉得愈來愈遠的恐懼,
才使他成為這個故事之中的英雄。
「愛」這個難以用言語形容,卻又無可撼動的力量,
正是穿越時間與空間,將我們牢牢穩固的船錨。
但是,愛的「概念」,難道足以彌補時間所造成的損失嗎?
如庫柏,世上所有身為家長的人們,應該都能感受到時間的快速流逝,
轉瞬之間,你已然成為了孩子的鬼魂,當然不是字面上意義的鬼魂
(雖然說如果你已經不在這世上了,卻仍然認真看這部影片,我當然非常感謝你的支持,
晚上不要託夢給我我已經很常失眠了謝謝)
當然,不是每個人都有這個緣分穿越蟲洞然後降落到超靠近黑洞的星球上,
但是為了工作養家而錯過自己孩子的成長,卻是大有人在,
一不注意,他們已經離開家裡,出了社會。
即使庫柏拯救了全世界,
他眼睜睜看著自己女兒在沒有自己的情況下老去的這個代價,值得嗎?
也許他這樣的犧牲是必須的、甚至值得推崇的,
但對於困在超立方體內(oh yes) 的庫柏,絕對...不值得。不可能值得。
最後,這橫跨宇宙的史詩故事,也回到了諾蘭最原始,最平凡無奇的主題-
家。
諾蘭的每一部電影的主角,幾乎都急切著尋求自己曾經擁有,或是從未擁有的家。
這講述的並不一定是真正的一個地方,有可能是任何人事物,
甚至是你自己腦海中的一小角。
敦克爾克看著地平線的士兵、
《記憶拼圖》萊納為了尋求意義而給予自己的謊言、
蝙蝠俠不惜一切代價所保護的高譚市。
而《星際效應》所講述的悲哀,就是時間對於「家」所造成的改變,
有時候,你在隔了一段時間回到家,回到你曾經熟悉之處,
卻發現時過境遷,物是人非。
這並不見得是壞事,畢竟我們的骨子裡都有一個冒險者,「改變」就是人們的命運。
時間是個監獄,但是唯有認知到生命的短暫,一切轉瞬即逝的變化性,
我們才真正有可能得到自由。
這種先鋒的精神,是我們此刻最需要,但是也最匱乏的。
而這種精神最大的推動力,也就是無可預測、無從觀察,但是卻真切存在的愛。
在你看完這部影片之後,我們都老了20分鐘,更靠近死亡20分鐘,
但是《星際效應》訴說了,
我們不應該因為這樣的恐懼而停止仰望自己在星空之中的位置。
沒有人能夠逃離時間,但是我們能做的,是記錄下它、超越它,
就如電影最後太空站的還原房子之中大大小小的螢幕,播放著紀錄片。
我們也許現在不知道對於身邊的人的愛,以及這些紀錄能夠帶來什麼,
但是正如史帝夫賈伯斯所說:
「你無法預先把現在所發生的點點滴滴串聯起來,
只有在未來回顧今日時,你才會明白這些點滴是如何串在一起的。」
而諾蘭也一樣,堅定地透過他最懂的語言來傳達這點,
電影,在本質上就跟愛一樣,其中闡述的想法也是超越時間以及空間的
而諾蘭竭盡一生試圖保存,對於電影的愛,已經愈來愈不受重視,
現代商業大片幾乎只求效率以及一時的歡笑、緊張,觀眾們都說「開心就好」,
但是,曾經,電影也是啟發驚奇、探索未知的最佳先鋒之一,
現在卻成為了不斷地繞著原地旋轉的遊樂園,短短十分鐘就能「看完」,大家也滿足了。
而正如住在四次元空間,但是只能掌控三次元的我們,
電影不也是用一塊二次元的銀幕來塑造充滿無限可能的三次元世界嗎?
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